朴素贝叶斯分类器的基本算法步骤包括
A: 定问题：确定为分类（类标签已知）问题
B: 算概率：计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
C: 比大小：计算后验概率，归入最大后验概率类
A: 定问题：确定为分类（类标签已知）问题
B: 算概率：计算所有朴素贝叶斯公式中的“零部件”概率
C: 比大小：计算后验概率，归入最大后验概率类
举一反三
- 以贝叶斯/概率公式和特征条件独立假设为基础的朴素贝叶斯分类器，正确的说法包括（ ）。 A: 是一种概率分类器 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 所谓“朴素”假设，即是简单样本的假设 D: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设
- 关于朴素贝叶斯分类器，正确的有_______。 A: 是一种概率分类器 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 所谓“朴素”假设，即是样本独立同分布的假设 D: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设
- 关于朴素贝叶斯分类器，正确的有（ ） A: 所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设 B: 利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算 C: 是一种概率分类器 D: 所谓“朴素”假设，即是样本独立同分布的假设
- 使用朴素贝叶斯算法进行分类时，分别计算未知样本属于每个已知类的概率，然后选择其中概率最大的类作为分类结果。
- 下面有关朴素贝叶斯算法的认识错误的是？ A: 与决策树算法不同，朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。 B: 朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。 C: 朴素贝叶斯模型需要先确定特征，并根据样本计算相关的先验概率，再计算特征条件下的分类变量的后验概率。 D: 朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。